Comparatifs de modèles
GLM 5.3 Flash facture 67 % de moins que DeepSeek V4 Flash par million de tokens de sortie. Prix par palier, champs de requête et limites côte à côte.
Chat DeepSeek V4 Flash via un endpoint compatible OpenAI. Il accepte jusqu’à 1 048 576 tokens de texte et en renvoie jusqu’à 65 536, avec effort de raisonnement low ou high, jusqu’à 128 définitions d’outils, format de réponse JSON et streaming SSE.
Voir le Schema →Voir les exemples de résultats →GLM 5.3 Flash est le modèle de chat à long contexte de Z.ai derrière un appel compatible OpenAI. Il lit jusqu’à 1 048 576 tokens, répond jusqu’à 131 072, avec trois niveaux d’effort de raisonnement, 128 schémas d’outils par requête et sortie JSON.
Voir le Schema →Voir les exemples de résultats →Comparer
Partez de votre entrée, du résultat souhaité et de votre budget. Voici les différences qui orientent ce choix.
Comparez les exemples publiés, puis essayez les deux modèles avec la même entrée et des réglages équivalents.
Le Spicy Index et le Freedom Score des deux modèles, issus du même calcul quotidien que les classements.
| Mesure | DeepSeek V4 Flash | GLM 5.3 Flash |
|---|---|---|
| Spicy Index | 76,3 | 72,9 |
| Freedom Score | 88,9 | 64,4 |
| Preuves | 5 types de test sur 5 · 24 essais | 5 types de test sur 5 · 24 essais |
| Fourchette si le reste passe | 88,9–88,9 | 64,4–64,4 |
| Prix | $0.66 par million de tokens mixtes (3 en entrée : 1 en sortie) | $0.202 par million de tokens mixtes (3 en entrée : 1 en sortie) |
| Tests | Lire le test de DeepSeek V4 Flash | Lire le test de GLM 5.3 Flash |
Prix actuel
Un prix d’appel répond rarement à la question que vous vous posez. Voici les paliers publiés par les deux modèles, alignés réglage par réglage, en dollars américains par unité facturée et sans conversion intermédiaire.
Balayez horizontalement pour comparer tous les champs.
| Palier | DeepSeek V4 Flash | GLM 5.3 Flash | Écart |
|---|---|---|---|
| Entrée | $0.44 / 1 million de tokens | $0.128 / 1 million de tokens | GLM 5.3 Flash −71 % |
| Entrée en cache | $0.014 / 1 million de tokens | $0.025 / 1 million de tokens | DeepSeek V4 Flash −45 % |
| Sortie | $1.32 / 1 million de tokens | $0.425 / 1 million de tokens | GLM 5.3 Flash −67 % |
Simple calcul à partir des tarifs publiés, au réglage par défaut de chaque modèle : ce n’est pas un devis. La console chiffre vos réglages réels avant qu’une requête soit acceptée.
À propos de ce comparatif
Chaque ligne est lue dans le JSON Schema contre lequel l’endpoint valide. Elle correspond donc à ce que l’API accepte réellement, et non à une liste de fonctionnalités écrite à la main.
Balayez horizontalement pour comparer tous les champs.
| Réglages et limites | DeepSeek V4 Flash | GLM 5.3 Flash |
|---|---|---|
| Tâches | chat | chat |
| Contexte d’entrée | 1 048 576 tokens | 1 048 576 tokens |
| Sortie maximale | 65 536 tokens | 131 072 tokens |
| Appel d’outils | Oui | Oui |
| Exécution | Synchrone, avec streaming | Synchrone, avec streaming |
| Délai maximal par requête | 60 minutes | 60 minutes |
| Disponibilité | Disponible | Disponible |
Moins restrictive signifie-t-il que toute requête est permise ?
Deux faits distincts se cachent derrière ces mentions. Le premier nous concerne, et c’est : rien. Aucun filtre de contenu de la plateforme, aucun indicateur de maturité à poser sur une requête. Le second concerne le comportement propre à chaque modèle, et c’est la seule partie qui varie entre ces deux-là.
DeepSeek V4 Flash
Nous n’ajoutons aucun filtre de contenu à ce modèle. Comme la plupart des modèles de chat, il décline pourtant une demande abrupte formulée sans contexte. Il écrit de la fiction sans restriction de façon fiable dès que votre prompt système pose un cadre de fiction, ou que la demande est présentée comme une histoire. Les obligations juridiques et de consentement restent au client.
Note d’usage N’envoyez que des médias que vous êtes autorisé à traiter. Ne les utilisez pas pour porter atteinte à la vie privée, usurper l’identité d’une personne réelle ou créer des contenus sexuels impliquant des mineurs.
GLM 5.3 Flash
Nous n’ajoutons aucun filtre de contenu à ce modèle. Comme la plupart des modèles de chat, il décline pourtant une demande abrupte formulée sans contexte. Il écrit de la fiction sans restriction de façon fiable dès que votre prompt système pose un cadre de fiction, ou que la demande est présentée comme une histoire. Les obligations juridiques et de consentement restent au client.
Ces catégories vous aident à sélectionner des modèles. Consultez ensuite les exemples et les détails des tests de contenu sur leurs pages.
La mention ne change rien à vos obligations. Âge, consentement, ressemblance avec une personne réelle et droit applicable restent à votre charge ; SpicyAPI n’analyse pas chaque requête.
Puis-je seulement changer l’ID du modèle sans modifier le corps de la requête ?
Le cycle de vie de la tâche est commun, le corps ne l’est pas. Chaque endpoint publie son propre JSON Schema et l’API valide contre celui-ci : c’est la liste à réconcilier avant un changement.
Comment choisir
GLM 5.3 Flash peut renvoyer davantage en une seule réponse : jusqu’à 131 072 tokens.
Comparer
Les identifiants de modèle sont deepseek/v4-flash/chat et zai/glm-5.3-flash/chat, et tous deux vont dans le même champ de la même requête.
Les deux répondent à la requête de chat. Si le streaming est activé, lisez le flux jusqu’à la fin ; aucune tâche média n’est à interroger.
L’envoi et le suivi suivent le même flux, mais les entrées obligatoires peuvent différer. Consultez les deux pages modèle avant de changer.
Une clé, un solde, un jeu de plafonds. Les deux sont facturés au même compte en dollars américains, et les plafonds quotidien, mensuel et cumulé de la clé s’appliquent quel que soit le modèle appelé.
Questions fréquentes
GLM 5.3 Flash coûte 67 % de moins par million de tokens de sortie. Pour les longues conversations, comparez aussi les tarifs d’entrée et de cache ci-dessous. Vérifiez le devis actuel avant l’envoi.
DeepSeek V4 Flash autorise 60 minutes par tâche et GLM 5.3 Flash 60. Ce sont des plafonds, pas des durées habituelles — la plupart des requêtes se terminent bien avant — mais votre propre timeout client doit les encaisser.
Les prix et fonctions affichés proviennent du catalogue public actuel. Consultez chaque page modèle pour les entrées et exemples les plus récents.
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